ประสบการณ์ภาษาพื้นเมืองเป็นตัวกำหนดการประมวลผลโทนเสียงภาษาต่างประเทศที่ตั้งใจไว้ล่วงหน้าและเป็นแนวทางในการสร้างการติดตามหน่วยความจำอย่างรวดเร็ว: การศึกษา ERP ตอนที่ 4
Jan 30, 2024
เพื่อให้สิ่งเร้ามีความหมาย เราสอนสิ่งเหล่านั้นผ่านการเชื่อมโยงกับรูปภาพที่มีความหมาย รูปภาพที่เราสร้างขึ้นเพื่อการนี้แสดงให้เห็นผู้คนใน 24 อาชีพที่แตกต่างกัน
หน่วยความจำเป็นฟังก์ชันมหัศจรรย์ของสมองมนุษย์ที่ช่วยให้เราได้รับ จัดเก็บ และเรียกคืนข้อมูล และเป็นส่วนที่ขาดไม่ได้ในชีวิตประจำวันของเรา การมีความจำที่ดีจะทำให้เรามีประสิทธิภาพทั้งในด้านการเรียน การทำงาน และการใช้ชีวิต
แล้วจะพัฒนาความจำของเราได้อย่างไร? ต่อไปนี้เป็นวิธีการปฏิบัติบางประการ:
1. การออกกำลังกาย การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการออกกำลังกายที่เหมาะสมสามารถปรับปรุงความจำและการทำงานของสมอง ทำให้เราตื่นตัวและมีสมาธิ
2. รักษานิสัยการใช้ชีวิตที่ดี ตารางเวลาที่สม่ำเสมอ การรับประทานอาหารที่ดีต่อสุขภาพ และนิสัยการนอนหลับที่ดีสามารถช่วยเพิ่มความจำของเราได้
3. การรับรู้ที่หลากหลาย การรับข้อมูลทางประสาทสัมผัสหลายรายการทำให้เราเก็บข้อมูลได้ง่ายขึ้น เช่น การมองสิ่งต่างๆ จากหลายมุมโดยรวมสิ่งที่เราได้ยิน เห็น และสัมผัสเข้าด้วยกัน
4. ลองสิ่งใหม่ๆ การลองสิ่งใหม่ๆ ทำให้สมองของเรามีความยืดหยุ่นมากขึ้น จึงช่วยเพิ่มความจำของเรา
5. ทำซ้ำและทบทวน การเรียนรู้ซ้ำๆ เป็นสิ่งสำคัญมากในการจดจำข้อมูล คุณสามารถใช้เกมฝึกความจำ ทำลายด่าน เติมข้อสอบในช่องว่าง ฯลฯ เพื่อทบทวนและเพิ่มพูนความจำของคุณ
ด้วยความจำที่ดี เราจึงสามารถทำงานให้เสร็จได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ตลอดจนศึกษาและทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นเราจึงควรค้นหาวิธีปรับปรุงความจำและนำไปใช้กับชีวิตของเราอย่างจริงจัง จะเห็นได้ว่าเราต้องปรับปรุงความจำ และ Cistanche Deserticola สามารถปรับปรุงความจำได้อย่างมาก เนื่องจาก Cistanche Deserticola ยังสามารถควบคุมความสมดุลของสารสื่อประสาท เช่น การเพิ่มระดับของอะเซทิลโคลีนและปัจจัยการเจริญเติบโต สารเหล่านี้มีความสำคัญมากต่อความจำและการเรียนรู้ นอกจากนี้ เนื้อสัตว์ยังช่วยเพิ่มการไหลเวียนของเลือดและส่งเสริมการส่งออกซิเจน ซึ่งช่วยให้สมองได้รับสารอาหารและพลังงานที่เพียงพอ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความมีชีวิตชีวาและความอดทนของสมอง
สำหรับแต่ละอาชีพ เวอร์ชันของรูปภาพที่แสดงเพศ (เช่น ผู้ชาย=คนงานชาย ผู้หญิง=คนงานหญิง) และตัวเลข (เช่น เอกพจน์ =คนงานหนึ่งคน พหูพจน์=คนงานสองสามหรือสี่คน) ถูกสร้างขึ้น (เปรียบเทียบ รูปที่ 3)
เราใช้หมวดหมู่การผันคำที่แสดงออกมาได้อย่างง่ายดายผ่านรูปภาพ เพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่ผู้เข้าร่วมอาศัยภาษาแม่ของตนหรือภาษาที่สามทั่วไปเพื่อแยกแยะคำศัพท์ใหม่ (ซึ่งอาจนำไปสู่เอฟเฟกต์การถ่ายโอนที่ไม่พึงประสงค์)
ผู้เข้าร่วมทั้งชาวเยอรมันและสวีเดนคุ้นเคยกับการผันเพศและจำนวนคำนามที่กำหนดอาชีพ เช่น ภาษาเยอรมัน Lehrer-inn-en, teacher-fem-pl, "Femaleteachers" หรือภาษาสวีเดน lärar-inn-or, teacher-fem-pl, "Female ครู."
ในขณะที่การใช้คำต่อท้ายเพศแบบดั้งเดิมไม่ค่อยพบบ่อยในภาษาสวีเดน แต่คำต่อท้ายที่ระบุเพศทางเลือก เช่น -kvinna, "-woman" ได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้น (เช่น tales-kvinna, "spokes-woman" มากกว่า thantales-man, "spokes-man" "; อ้างอิงจาก Hornscheidt, 2003) ดังนั้นผู้เข้าร่วมทั้งชาวเยอรมันและสวีเดนจึงคุ้นเคยกับคำผันที่แสดงถึงเพศและจำนวนในตำแหน่งงาน
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างกลุ่มต่างๆ ก็คือ ในภาษาสวีเดน การผันคำสามารถกระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงน้ำเสียงของคำก่อนหน้าได้ ดังนั้น วรรณยุกต์จึงถูกมองว่าเป็นส่วนขยายไปทางซ้ายของคำต่อท้ายเอกพจน์/พหูพจน์ (cf., 1smed, smith. sg, 2smed-er, smith-pl)
ตรงกันข้ามกับตัวเลข เพศในสวีเดนไม่ได้รับการสนับสนุนจากความแตกต่างทางวรรณยุกต์ แต่เราตั้งสมมติฐานว่าการมีอยู่ของความสัมพันธ์ที่มั่นคงระหว่างน้ำเสียงและการผันคำในภาษาสวีเดนจะทำให้ผู้พูดมีความอ่อนไหวต่อความแตกต่างดังกล่าวในภาษาที่สอง
ในภาษาเยอรมัน น้ำเสียงไม่ใช่ลักษณะศัพท์หรือไวยากรณ์ และไม่เกี่ยวข้องกับระบบการผันคำ ดังนั้นผู้เข้าร่วมชาวเยอรมันจึงไม่คุ้นเคยกับการใช้น้ำเสียงเพื่อเน้นหรือแสดงออกในหมวดการผันคำ
ก่อนที่จะรวมรูปภาพในการศึกษานี้ ให้ทดสอบกับเจ้าของภาษาชาวเยอรมันและสวีเดนหลายคนเพื่อให้แน่ใจว่าความหมายทางไวยากรณ์ที่ต้องการจะเข้าใจได้ง่าย สำหรับการศึกษาหลัก เราได้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงวิธีการแสดงจำนวนและเพศโดยการรวมคำแนะนำที่ชัดเจนด้วยรูปภาพสัตว์ (lion-ess-es) และกระบวนทัศน์การฝึกอบรมสั้นๆ ด้วยคำภาษาสเปนง่ายๆ (arquitecto/as,Architect. mas/fem-pl)
การซักถามผู้เข้าร่วมหลังการศึกษายืนยันว่าพวกเขาทั้งหมดได้ระบุความหมายที่ต้องการของภาพในการศึกษาหลักอย่างถูกต้อง
นอกเหนือจากรูปภาพอาชีพที่กำหนดความหมายแล้ว ยังมีการเพิ่มรูปภาพที่ไม่มีความหมาย (ที่มีแถบสีเทาแนวตั้งและแนวนอนที่รบกวนซึ่งตรงกับภาพที่มีความหมายในสมดุลพิกเซลขาวดำ) เพื่อใช้กับคำควบคุมที่ไม่ได้สอนเพื่อปรับสมดุลเงื่อนไขสำหรับคุณสมบัติการมองเห็นขั้นพื้นฐาน .
2.3|ขั้นตอน
ผู้เรียน L2 เทียมแต่ละคนเข้าร่วมและเรียนรู้ 24 คำในสองวันติดต่อกัน เมื่อมาถึง ผู้เข้าร่วมให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรเกี่ยวกับการเข้าร่วมในการศึกษา ในระหว่างการสมัคร EEG ในวันแรก พวกเขาได้กรอกแบบสอบถามเบื้องหลังหลายข้อ ต่อมาพวกเขาได้นั่งในระยะห่างที่กำหนดจากหน้าจอคอมพิวเตอร์ โดยมีการนำเสนอสิ่งเร้าทางการมองเห็น การตรึง คำถาม และคำติชม
สิ่งเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นและควบคุมโดยซอฟต์แวร์กระตุ้น EPrime 2 (Psychology Software ToolsInc., Sharpsburg, PA) ผู้เรียนทุกคนจะถูกขอให้เก็บนิ้วชี้ไว้บนกล่องคำตอบบนโต๊ะข้างหน้าเพื่อตอบคำถามเมื่อได้รับแจ้ง
สิ่งกระตุ้นทางการได้ยินในการทดลองถูกส่งผ่านเครื่องวัดการได้ยิน GSI 16 (Grason & Stadler Inc., Eden Prairie, MN) และนำเสนอที่ 70 dB SPL ผ่านหูฟังแบบครอบหูคู่หนึ่ง (California Headphone Company, Danville, CA)
ระดับการนำเสนอได้รับการตรวจสอบโดยใช้เครื่องวัดระดับเสียง (Brüeland Kjær 2231 พร้อมไมโครโฟน 4134 ใน ArtificialEar 4153) ในช่วงเริ่มต้นของช่วงการเรียนรู้แรก ผู้เข้าร่วมได้รับคำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับกระบวนทัศน์การเรียนรู้และดำเนินการขั้นตอนการทดสอบที่แสดงให้เห็นขั้นตอนการเรียนรู้โดยใช้คำภาษาสเปนที่มีคำต่อท้ายเพศและตัวเลข (เช่น เครื่องกล/a(s),เครื่องกล mas /fem(pl), "ช่างเครื่อง" และ arquitecto/a(s), สถาปนิก mas/fem(pl), "สถาปนิก")
จากนั้นผู้เข้าร่วมฟังสิ่งเร้าทางเสียงทั้งหมดหนึ่งครั้งก่อนเริ่มขั้นตอนการเรียนรู้ การฟังซ้ำๆ นี้มีจุดประสงค์เพื่อสร้างความคุ้นเคยขั้นพื้นฐานเท่านั้น และไม่รวมอยู่ในการวิเคราะห์ทางสถิติ
หลังจากนั้น ขั้นตอนการเรียนรู้เริ่มต้นด้วยการกระตุ้นการได้ยิน ตามด้วยภาพการให้ความหมาย (เปรียบเทียบ รูปที่ 4) การกระตุ้นแบบไม่ซิงโครไนซ์ของการกระตุ้นคือ 4.15 วินาที การมอบหมายความหมายได้รับการควบคุมอย่างเข้มงวดเพื่อให้พยัญชนะเริ่มต้นมักจะกำหนดข้อมูลคำศัพท์ (เช่น อาชีพ) ในขณะที่สระและน้ำเสียงสัมพันธ์กับหมวดหมู่ทางไวยากรณ์ เพศ และตัวเลข
ในบรรดาผู้เข้าร่วม เราได้ถ่วงดุลการกระจายวิชาชีพ รวมถึงพิจารณาว่าออร์โทนของสระเกี่ยวข้องกับเพศหรือจำนวนหรือไม่ สระ 2 ตัว (12 ตัวกระตุ้นต่อสระ) และ 2 เสียง (12 ตัวกระตุ้นต่อเสียง) เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนทัศน์การเรียนรู้ (คำเป้าหมาย) ในขณะที่อีก 2 เสียงและสระ 2 ตัว (อย่างละ 12 ตัวกระตุ้น) ถูกนำมาใช้ในคำควบคุมซึ่งนำเสนอด้วยภาพที่ไม่มีความหมาย
ตัวอย่างของสิ่งเร้าทางเสียงครบชุดและความหมายของสิ่งเร้าสำหรับผู้เข้าร่วมหนึ่งคนสามารถพบได้ในตารางที่ 1 คำควบคุมทำหน้าที่เป็นสิ่งเร้าในการเปรียบเทียบเพื่อแยกแยะการเรียนรู้จากความคุ้นเคย สำหรับสระ a/ε หรือ i/u จับคู่กัน
แต่ละคู่มักจะถูกรวมไว้เป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายหรือคำควบคุมเท่าๆ กัน โทนเสียงถูกแบ่งออกในลักษณะเดียวกัน เพื่อให้มั่นใจว่าการโจมตีของคำสำหรับคำเป้าหมายสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคนมีระดับระดับเสียงที่เหมือนกัน
ส่งผลให้มีกลุ่มสูง/ตก และกลุ่มเพิ่มขึ้นต่ำ ในกลุ่มคำสูง/ต่ำ คำเป้าหมายมีระดับเสียงสูงหรือต่ำ ในขณะที่ส่วนควบคุมมีน้ำเสียงต่ำและเสียงสูง สำหรับกลุ่มแนวราบเป็นการลงทุนแบบแผน
สุดท้าย เพื่อให้ประเมินพฤติกรรมของความก้าวหน้าในการเรียนรู้ สิ่งเร้าและภาพที่ตามมาไม่ตรงกันในประมาณ 6 เปอร์เซ็นต์ของการทดลองทั้งหมด เมื่อรวมกับร้อยละ 6 ของการทดลองที่สอดคล้องกัน การทดลองเหล่านี้เป็นการทดลองแบบจับคำถาม
ในการทดลองตั้งคำถาม ผู้เข้าร่วมจะถูกขอให้ตัดสินความถูกต้องของคู่คำ-รูปภาพก่อนหน้านี้ เมื่อผู้เข้าร่วมตอบโดยใช้กล่องปุ่ม จะมีการตอบรับอย่างเปิดเผย ขึ้นอยู่กับเวลาตอบสนอง การทดลองคำถามจะนานกว่าการทดลองที่ไม่มีคำถามประมาณ 5 วินาที ในแต่ละวัน มีการกระตุ้นทุกครั้ง (24 เป้าหมายและ 24 กลุ่มควบคุม) ซ้ำ 30 ครั้งในการทดลองแบบไม่มีคำถาม และอย่างน้อยหนึ่งครั้งในการทดลองคำถาม (รวม 30 ครั้ง)
ดังนั้น จึงมีการวิเคราะห์การทดลอง 2,880 ครั้งต่อผู้เข้าร่วมสำหรับผลกระทบของ ERP (การทดลอง 48 ครั้ง×30 ครั้ง×2 วัน) ประกอบด้วยการทดสอบเป้าหมาย 1,440 รายการ (โทนคอนทัวร์ 720 โทน, โทนสีระดับ 720) และการทดลองควบคุม 1,440 รายการ (โทนคอนทัวร์ 720 โทน, โทนสีระดับ 720)
การทดลองตามเป้าหมายประมาณ 180 รายการเป็นการทดลองด้วยคำถาม เมื่อรวมกับการทดลองที่ไม่ตรงกันอีก 180 รายการ สิ่งเหล่านี้ได้สร้างพื้นฐานสำหรับข้อมูลพฤติกรรม สำหรับการวิเคราะห์ สิ่งเร้าจะถูกจัดกลุ่มเป็นกลุ่มการทำซ้ำที่ไม่เหมาะสม ผู้เข้าร่วมได้รับการเสนอให้พักนานขึ้นหลังจากการทำซ้ำสิบครั้ง (~ 40 นาที)
2.4|สรีรวิทยาไฟฟ้า
ในระหว่างกระบวนทัศน์การได้มา การทำงานของสมองของผู้เข้าร่วมต่อสิ่งเร้าทางการได้ยิน (ที่ไม่ละเมิด) ได้รับการบันทึกด้วยความช่วยเหลือของอิเล็กโทรด Ag-AgCl EEG 64 อันที่ติดตั้งในแค็ปแอนอิเล็กโทรด (EASYCAP GmbH, Herrsching, เยอรมนี) แอมพลิฟายเออร์ SynAmps2 EEG (Compumedics Neuroscan, Victoria, ออสเตรเลีย) และซอฟต์แวร์ Curry Neuroimaging Suite 7 (Compumedics Neuroscan) เราติดตามการเคลื่อนไหวของดวงตาด้วยอิเล็กโตรโอคิวโลแกรมสองขั้วแนวนอนและแนวตั้ง (EOG)
อิมพีแดนซ์ที่ช่องหนังศีรษะถูกเก็บไว้ต่ำกว่า 3 kΩ และ 10 kΩ สำหรับช่องตา การอ้างอิงออนไลน์อยู่ที่ปุ่มกกหู (M1) และ frontocentralelectrode AFz ทำหน้าที่เป็นกราวด์
เราบันทึก EEG ด้วยอัตราการสุ่มตัวอย่าง 50 Hz โดยใช้โหมด DC และตัวกรองความถี่ต่ำผ่านการลดรอยหยักแบบออนไลน์ที่ 200 Hz ต่อมาเรากรองข้อมูลด้วยตัวกรองความถี่สูงผ่าน 0.01 เฮิร์ตซ์และตัวกรองความถี่ต่ำผ่าน 30 เฮิร์ตซ์ ยุค ERP ที่ยาวประมาณ 1200- มิลลิวินาที (รวมถึงเส้นพื้นฐาน 200- มิลลิวินาที) ถูกแยกออกมา และล็อกเวลาไว้ที่ จุดแตกต่าง
การโจมตีของสระถูกเลือกให้เป็นจุดล็อคเวลาของ ERP เนื่องจากเป็นจุดแรกสุดที่สิ่งเร้าแยกทางร่างกาย แม้ว่าจุดที่ผู้เข้าร่วมแต่ละคนจะระบุสิ่งเร้าอาจแตกต่างกันเล็กน้อยจากการโจมตีของสระ/น้ำเสียง แต่จุดล็อคเวลาที่เราเลือกนั้นสอดคล้องกับการศึกษา ERP ก่อนหน้านี้จำนวนมากที่ใช้ความแตกต่างทางกายภาพเป็นเกณฑ์วัตถุประสงค์ในการจัดการตอบสนองของสมอง
มีการดำเนินการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (ICA; Jung et al., 2000) และส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องกับสิ่งประดิษฐ์ของดวงตาและช่องสัญญาณที่ไม่ดีถูกลบออก ยุคที่ยังคงเกิน ± 100 μV ถูกละทิ้ง
ส่วนประกอบ ICA ได้รับการกำหนดไว้อย่างดีเนื่องจากมีการทดลองจำนวนมากในกระบวนทัศน์ที่เราสามารถส่งไปยังการวิเคราะห์ ICA (การกระตุ้นการได้ยิน 3156 ครั้งต่อผู้เข้าร่วม=96 การทดลองทำความคุ้นเคย [ก่อนการเรียนรู้] การทดลองการเรียนรู้ 2880 ครั้ง [เป้าหมายและการควบคุม] การทดลองที่ไม่ตรงกัน 180 ครั้ง[ ซึ่งสอดคล้องกันระหว่างการกระตุ้นการได้ยิน])
ด้วยเหตุนี้ โดยเฉลี่ยแล้ว การปฏิเสธส่วนประกอบ 5 จาก 66 ICA ก็เพียงพอที่จะแก้ไขข้อมูลในระดับที่มีการทดลองเพียงไม่กี่ครั้ง (M=35 ต่อผู้เข้าร่วม) เกินเกณฑ์ 100 μV ในขณะที่การทดลองความคุ้นเคยและการทดลองที่ไม่ตรงกันถูกรวมไว้ในระหว่าง ICA มีเพียงการทดลองการเรียนรู้เท่านั้นที่ถูกส่งไปเพื่อการวิเคราะห์ทางสถิติ
For more information:1950477648nn@gmail.com
